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K-SVD
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新研究将SVD重构为核心ML算法，并扩展至多源学习
两篇新研究论文从几何角度探讨了奇异值分解（SVD）在机器学习中的基础和应用。第一篇论文从几何视角重新审视了SVD，展示了其证明如何直接转化为主成分分析、核方法和PageRank的算法。第二篇论文介绍了一种名为eKSVD的扩展，它能够使用非对称核在多个数据源之间进行联合非线性特征学习，并且可以与神经网络互补。
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DB-KSVD算法为解耦高维嵌入空间提供了可扩展的方法
研究人员推出了一种新颖的字典学习算法DB-KSVD，旨在解耦大型Transformer模型中的高维嵌入空间。该方法将经典的KSVD算法改编为可高效扩展以处理数百万样本和数千个维度。在Gemma-2-2B和Pythia-160M模型的文本嵌入以及DINOv2模型的图像嵌入上，DB-KSVD的性能与稀疏自编码器相比具有竞争力，这表明传统的优化方法可以有效地扩展以用于可解释性任务。